KHAMILA CAHYA ANJANI Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Pertanian

Skripsi

Minyak nilam merupakan salah satu komoditas unggulan minyak atsiri Indonesia yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan banyak dimanfaatkan dalam industri parfum. Tingginya permintaan di pasar internasional berpotensi meningkatkan praktik pemalsuan, salah satunya melalui pencampuran dengan minyak tanah untuk menambah volume produk. Praktik tersebut dapat menurunkan mutu, kemurnian, serta karakteristik kimia minyak nilam. Oleh karena itu, diperlukan metode analisis yang cepat, akurat, dan non-destruktif untuk mendeteksi pencampuran, salah satunya menggunakan teknologi near infrared reflectance spectroscopy (NIRS). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kemampuan teknologi NIRS dalam mendeteksi kadar pencampuran minyak tanah di dalam minyak nilam, membandingkan metode pretreatment spektrum untuk memperoleh model prediksi terbaik, serta mengidentifikasi panjang gelombang Optimum spektrum inframerah yang paling signifikan dalam mendeteksi pencampuran tersebut. Minyak nilam murni diperoleh dari Atsiri Research Center dan dikarakterisasi menggunakan Gas Chromatography–Mass Spectrometry (GC-MS) untuk memastikan keaslian dan kemurniannya. Total sampel berjumlah 32, terdiri atas minyak nilam murni, minyak tanah, dan minyak campuran, yang kemudian dibagi menjadi 23 data kalibrasi dan 9 data validasi. Akuisisi spektrum dilakukan menggunakan instrumen Bruker MPA II pada rentang panjang gelombang 1000–2500 nm. Model prediksi dibangun menggunakan metode Principal Component Regression (PCR) dengan penerapan pretreatment derivative-1 dan mean normalization. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknologi Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) yang dikombinasikan dengan metode Principal Component Regression (PCR) mampu memprediksi kadar pencampuran minyak tanah dalam minyak nilam dengan performa yang baik. Hal ini ditunjukkan oleh nilai Residual Predictive Deviation (RPD) pada model raw tahap kalibrasi sebesar 8,52. Pada tahap validasi, diperoleh nilai Range Error Ratio (RER) sebesar 10,98 yang mengindikasikan bahwa model memiliki kestabilan serta kemampuan prediksi yang baik terhadap data uji. Penerapan pretreatment secara umum meningkatkan performa model, yang ditunjukkan oleh nilai RPD pada tahap kalibrasi yang berada di atas 3 serta peningkatan nilai RER pada tahap validasi hingga ≥ 12, yang termasuk dalam kategori prediktabilitas tinggi. Berdasarkan perbandingan kedua metode pretreatment, mean normalization dinyatakan sebagai metode terbaik dengan nilai R² sebesar 0,9414621, RMSEP sebesar 0,0264418, dan RER sebesar 13,24, sehingga menghasilkan model yang paling andal untuk analisis kuantitatif. Selain itu, panjang gelombang optimum untuk mendeteksi dan menduga kadar pencampuran minyak tanah dalam minyak nilam berada pada rentang 1404–1424 nm. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 1714985 2026-04-21 12:47:00 2026-04-22 09:22:32 machine generated